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English(EN) Effects of Objective Normalization on Regions of Interest in Preference-Based Evolutionary Multi-Objective Optimization

新研究探讨多目标优化中的目标归一化

一篇新论文探讨了目标归一化对基于偏好的进化多目标优化(PBEMO)中感兴趣区域(ROI)定义的影响。研究表明,在未归一化目标空间中定义的ROI比在归一化空间中更容易近似,尤其是在目标尺度不同的情况下。研究强调,由于理想点和最低点的问题,归一化ROI可能难以近似。 AI

影响 这项研究可以改进处理多个可能冲突的目标的AI模型的优化技术。

排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的关于新研究课题的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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新研究探讨多目标优化中的目标归一化

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Ryoji Tanabe ·

    Objective Normalization on Regions of Interest in Preference-Based Evolutionary Multi-Objective Optimization Effects

    Preference-based evolutionary multi-objective optimization (PBEMO) aims to approximate a region of interest (ROI) defined by the preference information from a decision maker (DM). Although objective functions in real-world applications typically have different scales, the issue o…